The State of Heart Failure Care in Canada: Minimal Improvement in Readmissions Over Time Despite an Increased Number of Evidence-Based Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Background: An unanswered question is whether the combination of advances in medical and device therapy over the past decade has translated into improved outcomes for patients with heart failure (HF) in Canada. Methods: The Canadian Institute for Health Information (CIHI) Hospital Morbidity Database was used to identify hospitalizations for HF among patients aged 18 years and older in Canadian hospitals during fiscal years 2009/2010 and 2018/2019. We assessed interprovincial differences in age, sex, length of stay (LOS), discharge disposition, type of admitting hospital, and most responsible service, for all HF admissions. National and provincial rates of HF admissions and all-cause 30-day readmissions were calculated. Results: After adjusting for age, the rate of HF admissions in Canada was 216 per 100,000 population in 2009/2010 and 2018/2019. The majority of patients with HF were admitted to general internal medicine and community hospitals in both 2009/2010 and 2018/2019. The national, crude, all-cause 30-day readmission rate stayed constant at 20.6%, and the majority of patients were readmitted with the diagnosis of HF in both 2009/2010 (62.5%) and 2018/2019 (59.0%). Median and interquartile range of HF LOS also remained unchanged at 7 days (3-14). Conclusions: The national rate of HF admissions, 30-day readmissions, and HF LOS have remained unchanged from 2009/2010 to 2018/2019, despite advances in medical and device therapy during this timeframe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».